Kafka生产者消息异步发送并返回发送信息api编写教程

1.引入依赖(pox.xml文件)

<dependencies>

<dependency>

<groupId>org.apache.kafka</groupId>

<artifactId>kafka-clients</artifactId>

<version>3.6.2</version>

</dependency>

</dependencies>

2.创建java类

3.配置运行属性

//连接的服务器

properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node1:9092,node2:9092");

//指定对应的key和value的序列化类型

properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName()); properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

//关联自定义分区器

//properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.ljr.kafka.producer.MyPartitioner");

4.创建生产者对象

键入new KafkaProducer<>(),光标置于括号内CTRL+P可以显示需要对象为properties;

键入new Properties().var 回车,键入new KafkaProducer<>(properties).var 回车,选择变量名

5.发送消息并返回发送结果

键入KafkaProducer.send(),提示需要对象ProducerRecord;键入topic名(order)和要发送的信息("0000"+i),new Callback()回车会弹出需要重写的抽象类,补全返回条件、需要返回的信息即可实现抽象类;

e == null 表示消息全部发送完毕;

6.关闭资源

KafkaProducer.close();

7.运行查看结果

运行:

可以看到有返回信息;

另开窗口查看发送结果

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092,node2:9092 --topic order

信息发送成功;

8.完整代码

java 复制代码
package com.ljr.kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class CustomProducerCallback {
    public static void main(String[] args) {

        Properties properties = new Properties();

        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node1:9092,node2:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
/关联自定义分区器
//		properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.ljr.kafka.producer.MyPartitioner");

        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        for(int i =0; i < 3; i++){
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("customers", "LiSi" + i), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if (e == null) {
                        System.out.println("topic:" + recordMetadata.topic() + " partition:" + recordMetadata.partition());
                    }
                }
            });
        }
        kafkaProducer.close();
    }
}
相关推荐
鹏说大数据3 小时前
Spark 和 Hive 的关系与区别
大数据·hive·spark
B站计算机毕业设计超人3 小时前
计算机毕业设计Hadoop+Spark+Hive招聘推荐系统 招聘大数据分析 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+ 讲解)
大数据·hive·hadoop·python·spark·毕业设计·课程设计
B站计算机毕业设计超人3 小时前
计算机毕业设计hadoop+spark+hive交通拥堵预测 交通流量预测 智慧城市交通大数据 交通客流量分析(源码+LW文档+PPT+讲解视频)
大数据·hive·hadoop·python·spark·毕业设计·课程设计
数据架构师的AI之路3 小时前
深入了解大数据领域Hive的HQL语言特性
大数据·hive·hadoop·ai
L***一4 小时前
大数据技术专业中专生职业发展路径探析
大数据
woshikejiaih4 小时前
**播客听书与有声书区别解析2026指南,适配不同场景的音频
大数据·人工智能·python·音视频
无忧智库4 小时前
某市“十五五“智慧气象防灾减灾精准预报系统建设方案深度解读 | 从“看天吃饭“到“知天而作“的数字化转型之路(WORD)
大数据·人工智能
AllData公司负责人4 小时前
AllData数据中台-数据同步平台【Seatunnel-Web】整库同步MySQL同步Doris能力演示
大数据·数据库·mysql·开源
acrelwwj4 小时前
智慧照明新引擎,ASL600 4GWJ开启城市照明精细化管理新时代
大数据·经验分享·物联网
2501_943695335 小时前
高职大数据技术专业,怎么参与开源数据分析项目积累经验?
大数据·数据分析·开源